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恶意软件分析与取证流程
malware-analyst
sickn33/antigravity-awesome-skills
414
本指南为安全专业人员提供了一个结构化的、全面的恶意软件分析工作流程。内容涵盖静态分析(反汇编、导入)、动态执行(沙箱、监控)、IOC提取和撰写专业威胁报告等核心技能,是应急响应和威胁情报分析的必备手册。
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Docker容器取证分析
analyzing-docker-container-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
98
适用于调查受损的Docker容器。本技能提供从证据保全、镜像层分析、运行时日志提取到宿主机系统文件检查的完整流程,旨在识别恶意活动、容器逃逸尝试及系统配置错误,是安全事件响应的关键环节。
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Linux系统取证分析
analyzing-linux-system-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
403
本技能指导分析师如何对受损的Linux系统进行深度取证。流程包括收集认证日志、用户历史记录、系统配置和关键系统文件,并进行系统账户、持久性机制的异常分析,从而在事件响应中发现入侵证据和攻击者活动轨迹。
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Wireshark网络流量分析与取证
analyzing-network-traffic-with-wireshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
354
本技能是使用Wireshark和tshark进行的深度数据包检测和网络取证指南。它用于事件响应和网络安全调查,帮助用户捕获、过滤和分析网络数据包,以识别恶意命令与控制流量、诊断协议问题、提取攻击指标(IOCs)和重构数据泄露路径。适用于安全规则验证和网络异常分析。
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供应链恶意软件分析
analyzing-supply-chain-malware-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
456
本技能旨在提供一套结构化的分析流程,用于调查复杂的供应链攻击。核心功能包括对恶意篡改的软件更新包、被攻陷的构建流水线和依赖库进行深度分析。通过进行二进制文件对比、代码签名验证和异常检测,帮助安全分析师识别入侵路径和全面的安全漏洞范围,适用于安全事件响应和威胁狩猎。
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威胁指标收集与分析
collecting-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
469
本技能包提供了一个系统化的框架,用于在安全事件发生前后收集、分类和富集威胁指标(IOCs)。它涵盖了网络、主机、邮件等多种来源的证据,并使用STIX/TAXII标准格式化数据,支持威胁情报的共享、安全系统(SIEM/EDR)的自动化防御构建与阻断。
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工业控制历史服务器攻击检测
detecting-attacks-on-historian-servers
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
406
本技能是一个专业的Python检测工具,用于监控工控(OT)历史服务器(如OSIsoft PI, Ignition等)。它能识别关键的入侵指标,包括未经授权的连接、数据篡改行为以及跨越IT和OT区域的侧向移动迹象。适用于工业环境中的数据完整性验证和网络安全事件调查。
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GuardDuty云威胁检测部署
detecting-cloud-threats-with-guardduty
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
本技能指导如何部署和运营化Amazon GuardDuty,实现对AWS核心服务的持续威胁检测。它覆盖S3、EKS、EC2运行时监控等,用于调查受损实例、凭证滥用,并利用EventBridge和Lambda构建自动化事件响应流程,增强云安全防御能力。
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检测跨云环境凭证泄露与滥用
detecting-compromised-cloud-credentials
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
406
该技能旨在检测跨越AWS、Azure和GCP等主流云环境的凭证泄露和滥用行为。通过分析异常的API活动、不可能的地理旅行模式和未经授权的访问迹象,利用GuardDuty等专业工具,帮助安全团队进行威胁检测和事件响应,评估泄露范围。
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检测邮件账户泄露
detecting-email-account-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
259
本指南提供一套全面的框架,用于检测Office 365或Google Workspace账户是否被盗用。通过分析统一审计日志和Azure AD登录日志,可识别账户接管(ATO)或商业邮件欺诈(BEC)的迹象。核心检测点包括监测异常的旅行路径、发现恶意收件箱规则(如外部转发或删除规则),以及分析可疑的Microsoft Graph API访问模式。
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检测恶意邮件转发规则攻击
detecting-email-forwarding-rules-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
266
本指南用于威胁狩猎,帮助安全团队主动检测攻击者建立的持久化、未经授权的邮件转发规则。其核心用途是发现攻击者在账户被攻陷后,为持续获取企业通信内容而设置的恶意转发规则,常与商业邮件泄密(BEC)或T1114技术相关,适用于事件响应和安全评估。
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检测Mimikatz凭证窃取行为
detecting-mimikatz-execution-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
416
提供一套完整的Mimikatz工具和凭证窃取活动检测流程。该方法通过分析命令模式、LSASS访问痕迹、内存行为等多个维度,用于主动进行威胁狩猎、缩小事件响应范围,或在红蓝对抗演练中验证安全检测能力。
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